YOLOv7姿態(tài)估計(jì)（pose estimation）是一種基于YOLOv7算法的姿態(tài)估計(jì)方法。該算法使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過分析圖像中的人體關(guān)鍵點(diǎn)位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體姿態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)。

姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)，它可以識(shí)別人體的關(guān)節(jié)位置和姿勢(shì)，從而為人體行為分析、動(dòng)作識(shí)別、運(yùn)動(dòng)捕捉等應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持。YOLOv7姿態(tài)估計(jì)算法通過端到端的訓(xùn)練和推理過程，能夠快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)和估計(jì)人體的姿態(tài)信息。

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)算法的核心思想是將姿態(tài)估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)檢測(cè)問題。它使用YOLOv7網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像的目標(biāo)檢測(cè)，并在檢測(cè)到的人體目標(biāo)上進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位。通過預(yù)測(cè)人體關(guān)鍵點(diǎn)的位置，可以進(jìn)一步計(jì)算出人體的姿態(tài)信息。

與傳統(tǒng)的姿態(tài)估計(jì)方法相比，YOLOv7姿態(tài)估計(jì)算法具有以下優(yōu)勢(shì)：首先，它采用了YOLOv7的快速檢測(cè)器，能夠在保持高準(zhǔn)確率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的姿態(tài)估計(jì)。其次，它使用了端到端的訓(xùn)練和推理過程，減少了傳統(tǒng)方法中的多個(gè)階段和復(fù)雜的流程，簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)算法在人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域取得了顯著的成果，并在一些人體行為分析、動(dòng)作識(shí)別等應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用。它為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究者和開發(fā)者提供了一種高效、準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)解決方案。

總之，YOLOv7姿態(tài)估計(jì)是一種基于YOLOv7算法的快速、準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)方法。它通過圖像中的目標(biāo)檢測(cè)和關(guān)鍵點(diǎn)定位，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體姿態(tài)的精確估計(jì)。該方法在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究和開發(fā)提供了重要的技術(shù)支持。

概述

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)：一種快速準(zhǔn)確的人體姿態(tài)估計(jì)模型

人體姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺中的一項(xiàng)重要任務(wù)，具有各種應(yīng)用，例如動(dòng)作識(shí)別、人機(jī)交互和監(jiān)控。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的方法在人體姿態(tài)估計(jì)方面取得了顯著的性能。其中最流行的深度學(xué)習(xí)方法之一是YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型。

算法

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型是YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)模型的擴(kuò)展，使用單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)預(yù)測(cè)圖像中多個(gè)物體的邊界框和類別概率。在YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型中，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)每個(gè)人的關(guān)鍵點(diǎn)位置，從而可以用于估計(jì)人的姿態(tài)。

網(wǎng)絡(luò)

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由多個(gè)卷積層、最大池化和全連接層組成。網(wǎng)絡(luò)接受輸入圖像并產(chǎn)生特征圖，然后用于預(yù)測(cè)每個(gè)人的關(guān)鍵點(diǎn)位置。

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數(shù)據(jù)集

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型使用大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，例如COCO（通用對(duì)象上下文）和MPII（馬克斯·普朗克計(jì)算機(jī)科學(xué)研究所），這些數(shù)據(jù)集包含成千上萬的人在各種姿勢(shì)和環(huán)境中的注釋圖像。該模型使用監(jiān)督學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，例如隨機(jī)縮放、旋轉(zhuǎn)和平移輸入圖像。

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優(yōu)勢(shì)

YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是其速度和準(zhǔn)確性。該模型能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)多個(gè)人的姿態(tài)，使其適用于人機(jī)交互和監(jiān)控等應(yīng)用。此外，該模型在COCO和MPII等基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能，展示了其準(zhǔn)確性和魯棒性。

結(jié)論

總之，YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型是一種快速準(zhǔn)確的基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計(jì)模型。其能夠?qū)崟r(shí)估計(jì)多個(gè)人的姿態(tài)，使其適用于各種應(yīng)用，而其在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的最先進(jìn)性能證明了其有效性。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，我們可以預(yù)期在人體姿態(tài)估計(jì)方面會(huì)有進(jìn)一步的改進(jìn)，而YOLOv7姿態(tài)估計(jì)模型很可能在這些發(fā)展中發(fā)揮重要作用。

代碼?

#全部代碼可私信或者qq1309399183
def run(poseweights="yolov7-w6-pose.pt",source="football1.mp4",device='cpu',view_img=False,
        save_conf=False,line_thickness = 3,hide_labels=False, hide_conf=True):

    frame_count = 0  #count no of frames
    total_fps = 0  #count total fps
    time_list = []   #list to store time
    fps_list = []    #list to store fps
    
    device = select_device(opt.device) #select device
    half = device.type != 'cpu'

    model = attempt_load(poseweights, map_location=device)  #Load model
    _ = model.eval()
    names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # get class names
   
    if source.isnumeric() :    
        cap = cv2.VideoCapture(int(source))    #pass video to videocapture object
    else :
        cap = cv2.VideoCapture(source)    #pass video to videocapture object
   
    if (cap.isOpened() == False):   #check if videocapture not opened
        print('Error while trying to read video. Please check path again')
        raise SystemExit()

    else:
        frame_width = int(cap.get(3))  #get video frame width
        frame_height = int(cap.get(4)) #get video frame height

        
        vid_write_image = letterbox(cap.read()[1], (frame_width), stride=64, auto=True)[0] #init videowriter
        resize_height, resize_width = vid_write_image.shape[:2]
        out_video_name = f"{source.split('/')[-1].split('.')[0]}"
        out = cv2.VideoWriter(f"{source}_keypoint.mp4",
                            cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30,
                            (resize_width, resize_height))

        while(cap.isOpened): #loop until cap opened or video not complete
        
            print("Frame {} Processing".format(frame_count+1))

            ret, frame = cap.read()  #get frame and success from video capture
            
            if ret: #if success is true, means frame exist
                orig_image = frame #store frame
                image = cv2.cvtColor(orig_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) #convert frame to RGB
                image = letterbox(image, (frame_width), stride=64, auto=True)[0]
                image_ = image.copy()
                image = transforms.ToTensor()(image)
                image = torch.tensor(np.array([image.numpy()]))
            
                image = image.to(device)  #convert image data to device
                image = image.float() #convert image to float precision (cpu)
                start_time = time.time() #start time for fps calculation
            
                with torch.no_grad():  #get predictions
                    output_data, _ = model(image)

                output_data = non_max_suppression_kpt(output_data,   #Apply non max suppression
                                            0.25,   # Conf. Threshold.
                                            0.65, # IoU Threshold.
                                            nc=model.yaml['nc'], # Number of classes.
                                            nkpt=model.yaml['nkpt'], # Number of keypoints.
                                            kpt_label=True)
            
                output = output_to_keypoint(output_data)

                im0 = image[0].permute(1, 2, 0) * 255 # Change format [b, c, h, w] to [h, w, c] for displaying the image.
                im0 = im0.cpu().numpy().astype(np.uint8)
                
                im0 = cv2.cvtColor(im0, cv2.COLOR_RGB2BGR) #reshape image format to (BGR)
                gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]  # normalization gain whwh

                for i, pose in enumerate(output_data):  # detections per image
                
                    if len(output_data):  #check if no pose
                        for c in pose[:, 5].unique(): # Print results
                            n = (pose[:, 5] == c).sum()  # detections per class
                            print("No of Objects in Current Frame : {}".format(n))
                        
                        for det_index, (*xyxy, conf, cls) in enumerate(reversed(pose[:,:6])): #loop over poses for drawing on frame
                            c = int(cls)  # integer class
                            kpts = pose[det_index, 6:]
                            label = None if opt.hide_labels else (names[c] if opt.hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')
                            plot_one_box_kpt(xyxy, im0, label=label, color=colors(c, True), 
                                        line_thickness=opt.line_thickness,kpt_label=True, kpts=kpts, steps=3, 
                                        orig_shape=im0.shape[:2])

環(huán)境安裝教程

#1.克隆項(xiàng)目并進(jìn)入

#聯(lián)系我：然后git clone my_projcet

?2.linux創(chuàng)建虛擬環(huán)境

python3 -m venv psestenv
source psestenv/bin/activate

3.如果windows用戶請(qǐng)用這個(gè)：

python3 -m venv psestenv cd psestenv 
cd Scripts activate 
cd .. 
cd .. 
 pip install --upgrade pip

4.

1. pip install

pip install -r requirements.txt

結(jié)果展示

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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-800502.html

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